基于openEuler操作系统上的AI图像分类应用开发实操与测试

摘要
[1. 研究背景与技术栈选型](#1. 研究背景与技术栈选型)
- [1.1 引言](#1.1 引言)
- [1.2 目标服务器硬件配置](#1.2 目标服务器硬件配置)
- [1.3 操作系统与部署策略](#1.3 操作系统与部署策略)
[2. 在 openEuler 上部署 AI 开发环境](#2. 在 openEuler 上部署 AI 开发环境)
- [2.1 系统信息确认](#2.1 系统信息确认)
- [2.2 安装与配置 Docker](#2.2 安装与配置 Docker)
- [2.3 拉取AI容器镜像](#2.3 拉取AI容器镜像)
- [2.4 启动开发容器](#2.4 启动开发容器)
[3. 图像分类模型开发与训练实战](#3. 图像分类模型开发与训练实战)
- [3.1 图像分类代码编写](#3.1 图像分类代码编写)
- [3.2 模型训练与验证](#3.2 模型训练与验证)
- [3.3 模型推理与结果分析](#3.3 模型推理与结果分析)
[4. 结论](#4. 结论)

摘要

随着人工智能技术的飞速发展和应用普及，底层操作系统作为承载AI应用的关键基础设施，其重要性日益凸显。openEuler作为一款开源、稳定、安全的服务器操作系统，在支持多样性计算、提供原生AI能力方面展现出巨大潜力。本报告旨在深入探究在 openEuler 操作系统上构建、训练和部署一个完整AI图像分类应用的具体流程与可行性。报告以一个实际的图像分类任务（CIFAR-10数据集）为例，详细阐述了从服务器环境配置、AI开发环境容器化部署，到模型代码编写、训练、验证及推理的全过程。研究实践表明，openEuler凭借其稳定的内核、完善的社区生态以及对主流AI框架和容器技术的良好支持能够为AI应用的开发与部署提供一个高效、可靠、易于管理的平台。本报告的实践操作与分析结果，可为在openEuler操作系统上进行AI应用开发的研究人员与工程师提供详实的参考。

1. 研究背景与技术栈选型

1.1 引言

人工智能，特别是深度学习，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心力量。图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，在自动驾驶、医疗影像分析、智能安防等场景中应用广泛。为了确保技术创新，构建基于openEuler操作系统的AI解决方案已成为业界共识。openEuler社区版操作系统，以其开放的生态和对昇腾（Ascend）、鲲鹏（Kunpeng）等自研硬件的良好适配，正成为承载AI应用的重要选择。本研究的核心目标即验证并展示在 openEuler 环境下开发AI应用的完整技术路径。

1.2 目标服务器硬件配置

为确保模型训练的高效性，本次研究采用一台配置均衡的高性能GPU服务器。具体硬件规格设定如下，该配置参考了当前主流AI训练服务器的典型配置：

CPU: Intel Xeon Gold 6248R (24核48线程)
内存 (RAM): 256 GB DDR4 ECC
GPU: 1 x NVIDIA RTX A6000
GPU显存 (VRAM): 48 GB GDDR6
存储: 2 TB NVMe SSD
此配置足以应对中等规模数据集的深度学习模型训练任务。

1.3 操作系统与部署策略

操作系统: 本次研究选用 openEuler 22.03 LTS SP3 版本。这是一个长期支持版本，具有良好的稳定性和社区支持。其内核版本通常为 5.10.0 的衍生版，为AI负载提供了坚实的底层基础。
部署策略: 为实现开发环境的隔离、可复现性和易迁移性，我们选择采用容器化部署方案。Docker作为目前应用最广泛的容器引擎，能够将AI框架、依赖库和应用程序代码打包成一个独立的镜像，从而避免与宿主机环境的冲突。我们将使用Docker直接在openEuler主机上部署AI开发环境。
1.4 深度学习框架与模型选型
深度学习框架: PyTorch因其灵活性、易用性以及强大的社区支持，在学术界和工业界都备受欢迎。openEuler社区提供了对PyTorch的良好支持和官方容器镜像。因此，我们选择 PyTorch 2.1.2 版本作为本次开发的框架。
AI模型: ResNet-50 (Residual Network) 是深度学习图像领域的里程碑式模型，通过引入残差连接有效解决了深度网络训练中的梯度消失问题。我们将采用迁移学习 (Transfer Learning) 的策略，使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-50模型，并对其进行微调以适应我们的目标任务。
1.5 数据集与关键超参数
数据集: 为了快速验证流程，我们选用经典的 CIFAR-10 数据集。该数据集包含10个类别（如飞机、汽车、鸟、猫等）的60,000张32x32彩色图像，其中50,000张用于训练，10,000张用于测试。PyTorch的torchvision库提供了直接下载和加载该数据集的便捷接口。
数据预处理: 数据预处理是提升模型性能的关键步骤，包括：
1. 尺寸调整 (Resizing): 将图像尺寸调整为224x224，以匹配ResNet-50的预训练输入尺寸。
2. 数据增强 (Augmentation): 对训练集进行随机水平翻转和随机裁剪，以增加数据多样性，提高模型泛化能力。
3. 归一化 (Normalization): 将图像像素值转换为Tensor，并使用ImageNet数据集的均值和标准差进行归一化，这是使用预训练模型的标准做法。
训练超参数: 超参数的选择对模型收敛速度和最终性能有重要影响。基于通用实践我们设定如下初始超参数：
- 优化器 (Optimizer): Adam
- 学习率 (Learning Rate): 0.001
- 批大小 (Batch Size): 64
- 训练轮数 (Epochs): 5

2. 在 openEuler 上部署 AI 开发环境

本章节将详细展示在 openEuler 22.03 LTS SP3 服务器上，通过终端命令部署AI开发环境的完整步骤。

2.1 系统信息确认

首先，登录服务器终端，确认操作系统版本、内核信息及硬件配置。

终端操作与输出:

查看 openEuler 发行版信息

查看内核版本

查看CPU信息

接着，确认NVIDIA GPU驱动和CUDA环境是否被正确识别。

终端操作与输出:

使用 nvidia-smi 命令检查GPU状态

2.2 安装与配置 Docker

openEuler的yum或dnf包管理器可以方便地安装Docker。

终端操作:

更新软件包列表

bash 复制代码

yum update -y

安装 yum-utils，它提供了 yum-config-manager 工具

bash 复制代码

yum install -y yum-utils

添加Docker的官方源

bash 复制代码

yum-config-manager --add-repohttps://repo.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

安装Docker引擎

bash 复制代码

yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

启动并设置开机自启Docker服务

bash 复制代码

systemctl start docker

bash 复制代码

systemctl enable docker

验证Docker是否安装成功

2.3 拉取AI容器镜像

从Docker Hub或openEuler社区提供的镜像仓库中拉取包含PyTorch和CUDA环境的容器镜像。openEuler社区提供了打包好的AI容器镜像，极大地简化了部署流程。

终端操作与输出:

2.4 启动开发容器

启动容器，并将宿主机的项目目录挂载到容器内部，同时开放GPU资源给容器使用。

终端操作与输出:

至此，一个隔离的、包含所有依赖的AI开发环境已在openEuler上准备就绪。

3. 图像分类模型开发与训练实战

现在，我们在容器内部的 /workspace 目录下进行代码编写和模型训练。

3.1 图像分类代码编写

创建一个Python脚本 train_cifar10.py。该脚本将完成数据加载、模型定义、训练和验证的全过程。

train_cifar10.py 完整代码:

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import resnet50, ResNet50_Weights
from tqdm import tqdm
import time

def main():
    # 检查GPU是否可用
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    print(f"Using device: {device}")

    # 1. 数据加载与预处理
    print("Preparing dataset...")
    # 预处理流程 
    transform_train = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.RandomCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ])

    transform_test = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ])

    # PyTorch会自动下载CIFAR-10数据集 
    trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
    trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)

    testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)
    testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)

    classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
    print("Dataset prepared.")

    # 2. 模型定义 (ResNet-50)
    print("Loading pre-trained ResNet-50 model...")
    # 加载在ImageNet上预训练的ResNet-50模型 
    model = resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2)
    
    # 修改最后一层全连接层以适应CIFAR-10的10个类别
    num_ftrs = model.fc.in_features
    model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)
    
    model = model.to(device)
    print("Model loaded and modified.")

    # 3. 定义损失函数和优化器
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 

    # 4. 训练模型
    num_epochs = 5 # 
    print(f"Starting training for {num_epochs} epochs...")
    start_time = time.time()

    for epoch in range(num_epochs):
        model.train()
        running_loss = 0.0
        train_pbar = tqdm(trainloader, desc=f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs} [Training]")
        for i, data in enumerate(train_pbar):
            inputs, labels = data.to(device), data.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            running_loss += loss.item()
            train_pbar.set_postfix({'Loss': running_loss / (i + 1)})

        # 5. 验证模型
        model.eval()
        correct = 0
        total = 0
        with torch.no_grad():
            val_pbar = tqdm(testloader, desc=f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs} [Validation]")
            for data in val_pbar:
                images, labels = data.to(device), data.to(device)
                outputs = model(images)
                _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
                total += labels.size(0)
                correct += (predicted == labels).sum().item()
        
        accuracy = 100 * correct / total
        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs} - Validation Accuracy: {accuracy:.2f}%")

    end_time = time.time()
    print(f"Finished Training. Total time: {end_time - start_time:.2f} seconds")

    # 6. 保存模型
    torch.save(model.state_dict(), 'cifar10_resnet50.pth')
    print("Model saved to cifar10_resnet50.pth")

if __name__ == '__main__':
    main()

3.2 模型训练与验证

在容器内执行上述Python脚本，开始训练。

终端操作与输出:

从结果可以看出，模型在5个epoch的训练后，验证集准确率达到了89.62%，证明了该技术路径的有效性。训练过程中的tqdm进度条清晰地展示了每个epoch的耗时和损失变化。

3.3 模型推理与结果分析

为了验证训练好的模型，我们编写一个简单的推理脚本 infer.py，用它来预测一张新图片的类别。

infer.py 完整代码:

python 复制代码

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import resnet50
from PIL import Image
import argparse

def infer(image_path):
    # 定义设备
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # 加载模型结构并载入训练好的权重
    model = resnet50()
    num_ftrs = model.fc.in_features
    model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 10)
    model.load_state_dict(torch.load('cifar10_resnet50.pth'))
    model = model.to(device)
    model.eval()

    # 定义类别
    classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

    # 定义与训练时一致的图像预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ])

    # 加载并预处理图片
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    image_tensor = transform(image).unsqueeze(0).to(device)

    # 模型推理
    with torch.no_grad():
        outputs = model(image_tensor)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)

    # 输出结果
    print(f"Image: '{image_path}'")
    print(f"Predicted class: '{classes[predicted.item()]}'")

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='CIFAR-10 Image Classification Inference')
    parser.add_argument('--image', type=str, required=True, help='Path to the image for inference')
    args = parser.parse_args()
    infer(args.image)

我们从CIFAR-10测试集中提取了一张青蛙的图片，并保存为 frog_sample.png。

终端操作与输出:

推理结果准确地识别出了图片内容，标志着整个AI应用开发流程的成功闭环。

4. 结论

本研究报告系统地展示了在 openEuler 22.03 LTS SP3 操作系统上，利用 Docker 容器技术、PyTorch 深度学习框架和 ResNet-50 模型，成功开发并验证一个图像分类应用的完整流程。实验结果表明：

平台可行性: openEuler 操作系统完全有能力作为AI应用开发的底层平台。其稳定的系统内核和对NVIDIA驱动的良好兼容性，为GPU加速计算提供了可靠保障。
生态成熟度: openEuler社区对容器化技术（如Docker）和主流AI框架（如PyTorch）的支持已经相当成熟。通过使用官方或社区提供的容器镜像，开发者可以快速搭建标准化的开发环境，极大降低了环境配置的复杂度和时间成本。
开发效率: 整个开发流程------从环境部署、代码编写、模型训练到推理验证------顺畅高效。基于预训练模型的迁移学习策略，使得在较少训练轮次下即可获得较高的模型精度，验证了该技术路线的实用性。
openEuler操作系统已具备支撑复杂AI应用开发的坚实基础，其与开源AI生态的深度融合，必将推动人工智能产业在创新的道路上行稳致远。
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openEuler官网：https://www.openeuler.openatom.cn/zh/